重识别论文第4页

火绒安全原理、用法、案例和注意事项

火绒安全是一款功能强大的安全软件，它采用了先进的安全技术和算法，通过实时监测、恶意代码识别、防火墙功能、沙箱技术和网络保护等多种手段，为用户提供全面的计算机安全防护。1.为什么选用火绒安全？

正在走向自律·2025-01-17 23:29

GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱

ericliu2017·2025-01-17 21:07

谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来

智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而，我们往往需要借助工具——

·2025-01-17 20:51

12 条基于风险的 API 安全控制指南

1.左移安全设计实践的威胁建模在建筑项目的蓝图阶段识别结构缺陷比后期修复更有效。威胁建模的目标是尽早发现并修复API安全缺陷。例子考虑一个处理用户付款

·2025-01-17 20:40

Chatbot 不是“万金油”：企业级生成式 AI 如何真正创造价值

作者认为企业需要深入分析现有业务流程，识别可以应用AI的具体环节，而不是为了使用AI而找寻应用场景。

·2025-01-17 20:10

第79期 | GPTSecurity周报

在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。

·2025-01-17 19:08

【论文速读】| Pipe-Cleaner:使用安全策略的灵活模糊测试

基本信息原文标题:Pipe-Cleaner:FlexibleFuzzingUsingSecurityPolicies原文作者:AllisonNaaktgeboren,SeanNobleAnderson,AndrewTolmach,GregSullivan作者单位:PortlandStateUniversity,CharlesStarkDraperLaboratory关键词:fuzzing,secu

·2025-01-17 19:08

论文查重需要准备什么？

为了确保学术研究的真实性和可信度，论文查重已成为不可或缺的一环。随着高等教育的普及和互联网的发展，学术不端行为也愈发普遍，这使得有效的论文查重准备变得至关重要。

AI智能论文写作·2025-01-17 19:58

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

ACMSIGKDD（KnowledgeDiscoveryandDataMining，简称KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDDCup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事，从1997年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘领域最有影响力的赛事。本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调

·2025-01-17 19:29

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

它通过识别点云中符合圆柱体几何形状的部分，将圆柱体从其他几何形状中分离出来。1.1主要步骤预处理：对点云进行去噪、下采样等操作，以减少数据量并提升处理效率。

old_power·2025-01-17 17:14

whisper.cpp 学习笔记

学习笔记whisper介绍源码下载源码编译支持的模型优化/加速生成库文件使用whispe.cpp的demo参考文献whisper.cpp学习笔记whisper介绍whisper是基于OpenAI的自动语音识别

法号：行颠·2025-01-17 17:12

【武汉东湖学院主办 | ACM出版 | 高录用 | 快检索】第六届计算机信息和大数据应用国际学术会议（CIBDA 2025）

大会官网：www.ic-cibda.org【参会投稿】大会时间：2025年3月14-16日大会地点：中国-武汉论文出版：会议投稿经过2-3位组委会专家严格审核后，最终所录用的论文将被ACMICPS(ACMInternationalConferenceProceedingSeries

艾思科蓝 AiScholar·2025-01-17 16:05

软件测试入门—功能需求分析：以一个旅游管理系统为例

接下来，我们将以一个旅游管理系统为例，详细阐述如何进行功能需求分析，帮助大家更清晰地掌握这一重要过程。一、旅游管理系统概述旅游管理系统是一个集成了多个功能模块，为旅游行业的各个环节提供服务的软件系统。

Algorithm-007·2025-01-17 16:32

全类别机器人传感器模块推荐

适用于简单图像识别任务，成本低、体积小，结合算法可实现目标检测等功能

极梦网络无忧·2025-01-17 16:02

【论文投稿】解锁Vue.js组件开发的神奇密码

目录一、引言：Vue.js组件化的魅力之源二、初窥门径：组件的基础架构（一）组件的构成要素（二）创建首个Vue组件实例三、进阶之路：组件通信的艺术（一）父子组件间的通信之道（二）兄弟组件与跨层级通信的谋略四、实战演练：打造Vue.js组件库（一）规划组件库架构（二）开发实用组件五、总结：Vue.js组件开发的智慧结晶一、引言：Vue.js组件化的魅力之源在当今的前端开发领域，Vue.js已然成为备

小周不想卷·2025-01-17 16:58

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。

KeyPan·2025-01-17 15:23

算法之图论

建立umap方便查重并记录。思路：uset记录所有wordlist中的word，通过bfs获得满足条件（uset找到，umap未出现）的点，并在umap记录（

专业刷题Pia·2025-01-17 14:14

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

AI技术通过深度学习算法，在医疗影像的识别、分类和标注中发挥了重要作用。本文章将结合技术实现与案例

·2025-01-17 14:07

人工智能入门需要看那些书？

作者：[美]斯图尔特·罗素（StuartRussell）[美]彼得·诺维格（PeterNorvig）著内容：系统性总结人工智能的方方面面，国际人工智能领域专家斯图尔特·罗素撰写人工智能百科书，时隔十年重磅更新

人邮异步社区·2025-01-17 14:12

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息使用的工具和库步骤和代码示例添加依赖图像预处理和文字识别信息提取使用OpenCV对图像进行预处理OpenCV图像预处理示例集成到OCR服务中在SpringBoot

一名技术极客·2025-01-17 13:59

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

Kubernetes集群架构-关于 cgroup v2

使用cgroupv2要求LInux发行版对cgroupv2的支持迁移到cgroupv2识别LInux节点上的cgroup版本链接Kubernetes集群架构-关于cgroupv2在Linux上，控制组1

qichengzong_right·2025-01-17 12:23

华为OD机试 - 静态扫描（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述静态扫描可以快速识别源代码的缺陷，静态扫描

哪吒·2025-01-17 11:44

如何学习Transformer架构

本文将探讨Transformer论文《AttentionisAllYouNeed》与HuggingFaceTransformers库之间的关系，并详细介绍如何利用HuggingFaceTransformers

fydw_715·2025-01-17 10:07

C#实现条形码识别

我慢慢写、你一点一点看......1.使用Nuget安装第三方库dotnetaddpackageZXing.NetdotnetaddpackageZXing.Net.Bindings.SkiaSharp2.识别方法

我曾经是个程序员·2025-01-17 10:07

【YashanDB知识库】druid连接池做断网测试，无法自动重新连接

druid连接池断网测试，崖山数据库无法自动重新连接【问题分类】驱动使用【关键字】druid，sockettimeout【问题描述】使用崖山数据库23.2.7.100进行适配过程中反馈崖山数据库不能自动重连

·2025-01-17 10:58

AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元

它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮

池央·2025-01-17 09:30

设备树与 Linux 内核设备驱动模型的整合

中设备驱动的probe触发逻辑和device、driver的添加逻辑-CSDN博客platformbus平台总线详解-CSDN博客设备树：设备树语法规则讲解-CSDN博客基于设备树的嵌入式系统硬件平台识别与参数传递流程解析

憧憬一下·2025-01-17 07:08

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

开头先配两张ER图一张不带字段，一张带字段，剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称：智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能：智能视频分析与识别功能介绍：该系统集成先进的人工智能大模型，能够实时对视频流进行深度分析

大霸王龙·2025-01-17 05:55

数据结构——概述（什么是数据，数据结构，算法）

是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号的集合。数据元素是数据的基本单位。

不认输的西瓜·2025-01-17 05:53

Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测

使用YOLOv8（YouOnlyLookOnce）和OpenCV实现车道线和车辆检测，目标是创建一个可以检测道路上的车道并识别车辆的系统，并估计它们与摄像头的距离。

old_power·2025-01-17 05:50

交换机和路由器的区别

交换机通过MAC地址来识别和转发数据帧，它根据设备的硬件地址来决定将数据发送到哪个端口。路由器（Router）：主要工作在网络层

毛毛的毛毛·2025-01-17 03:37

DNS介绍（5）：DNS 劫持及解决方案

DNS（DomainNameSystem）是互联网的一项基础设施，负责将人们易于记忆的域名转换为计算机能够识别的IP地址。当DNS系统被攻击者篡改时

thinking-fish·2025-01-17 03:37

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集

KeyPan·2025-01-17 02:28

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

node.js中实现token的生成与验证

授权：通过Token，服务器可以识别用户的权限，从而允许或拒绝访问特定的资源。状态管理：在无状态（stateless）的API设计中，Token可以携带用户的状态

小灰灰学编程·2025-01-17 01:15

阿里云通义开源首个推理步骤评估标准，探索AI推理模型新路径

1月16日，阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型；在识别推理错误步骤能力上，Qwen2.5-Math-PRM以

·2025-01-17 01:49

论文翻译：A survey on large language model (LLM) security and privacy: The Good, The Bad, and The Ugly

Asurveyonlargelanguagemodel(LLM)securityandprivacy:TheGood,TheBad,andTheUglyhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266729522400014X文章目录关于大型语言模型（LLM）安全性和隐私的调查：好的、坏的和丑陋的摘要1.引言2.背景2.1大型语言模型（L

CSPhD-winston-杨帆·2025-01-17 00:41

SeaTunnel 增强对 Excel 读取能力，支持xlsx、xls、公式单元格

本次修改基于SeaTunnel-2.3.4版本，包括：自动识别.xlsx和.xls文件类型，不再依赖文件后缀名判断；新增对公式单元格的值解析支持；优化数据类型转换的容错性。

·2025-01-17 00:36

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

多维偏好分析（MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA）是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具，用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾

·2025-01-16 23:25

【学术会议论文投稿】JavaScript在数据可视化领域的探索与实践

【ACM出版|EI快检索|高录用】2024年智能医疗与可穿戴智能设备国际学术会议（SHWID2024）_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝目录引言JavaScript可视化库概览D3.js基础入门1.引入D3.js2.绘制简单的条形图3.添加轴交互性与动画实际应用场景结论引言在数据驱动决策日益重要的今天，数据可视化成为连接数据与洞察的桥梁。J

小周不想卷·2025-01-16 23:00

【学术会议论文投稿】前端框架巅峰对决：React、Vue与Angular的全面解析与实战指南

【JPCS独立出版】第三届能源与动力工程国际学术会议（EPE2024）_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看：https://ais.cn/u/nuyAF3引言在快速发展的前端技术领域，选择合适的框架或库对于项目的成功至关重要。React、Vue和Angular作为当前最流行的三大前端框架/库，各自拥有独特的优势和适用场景。本文将通过深入的文字解析和代码讲解，帮助开发者理解这三者的差异，并